大数据实战（三十七）：电商数仓（三十）之用户行为数据仓库（十六）流失用户数

流失用户：最近7天未登录我们称之为流失用户

1 DWS层

使用日活明细表dws_uv_detail_day作为DWS层数据

2 ADS层

1）建表语句

hive (gmall)>
drop table if exists ads_wastage_count;
create external table ads_wastage_count(
    `dt` string COMMENT '统计日期',
    `wastage_count` bigint COMMENT '流失设备数'
)
row format delimited fields terminated by '\t'
location '/warehouse/gmall/ads/ads_wastage_count';

2）

=============================主题 流失用户数=========================

流失用户： 最近7天未登录我们称之为流失用户
如果一个用户，登录了，产生日活信息！
如果一个用户在日活表中，最后一次登录的日期，距离当前已经间隔了7天，这个用户属于流失用户！
-----------------------------需求-----------------------

-----------------------------相关表---------------------
日活表dws_uv_detail_daily
-----------------------------思路-----------------------
统计日活表中，所有用户，最后一次登录的日期！
判断日期是否距离当前小于7天

-----------------------------SQL------------------------
insert into table ads_wastage_count
select
'2020-02-18',
COUNT(*)
from
(select
mid_id
from dws_uv_detail_day
where dt<='2020-02-18'
group by mid_id
having max(dt) < date_sub('2020-02-18',7)) tmp

3 编写脚本

#!/bin/bash
if [ -n "$1" ]
then
     do_date=$1
else
    do_date=$(date -d yesterday +%F)
fi

echo ===日志日期为$do_date===


sql="

use gmall;
insert into table ads_wastage_count
select 
    '$do_date',
      COUNT(*)
from
(select 
    mid_id
from dws_uv_detail_day
where dt<='$do_date'
group by mid_id
having max(dt) < date_sub('$do_date',7)) tmp

"
hive  -e "$sql"

标签：商数,count,ads,数据仓库,用户,三十七,流失,date,wastage
来源： https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/13542938.html